NEWS

スタンフォード大学は、機械学習を使ったがん診断で、2つのタイプの肺がんと、患者の余命を、従来の人間による診断以上の精度で判別することに成功したと発表した。

研究では、2006年から米国で開始された大型がんゲノムプロジェクト、TCGA(The Cancer Genome Atlas)の2186枚におよぶアデノカルチノーマ(腺癌)や、扁平上皮癌の患者の画像を使い、ガンのグレードや、ステージ、患者が診断後どれだけ生きたか、といったデータを加え、コンピューターに約1万のそれぞれのがんの特徴を覚えさせた。その上で、コンピューターに294の肺がん患者の腫瘍サンプルを診断させたところ、コンピューターは、的確にガンの種類と経過予測を診断してみせた。
 (6932)

この研究は8月16日に発行されたネイチャー誌で発表された。現在の研究では肺がんに特化しているが、研究者らはこの手法が別の種類のガンにも応用できると考えている。

この研究を進めた、マイケル・スナイダー教授によると、現在、病理は非常に主観的に行われており、腕のある病理学者に同じ画像を見せて、診断が合致する確立はたったの60%だという。教授は「分子レベルでのガンの理解のために、画像解析をオミックスの研究に応用しようとこの研究を始めた。この研究はがん診断を21世紀のレベルにするものであり、患者にとっても、医師にとっても素晴らしい結果をもたらす力を持っている。」と語った。

スタンフォード大学プレスリリース:http://med.stanford.edu/news/all-news/2016/08/computers-trounce-pathologists-in-predicting-lung-cancer-severity.html
4 件